前回はMNISTの画像識別を行うためのニューラルネットワークに隠れ層を追加して学習を行いました。訓練の結果は80％そこそこであんまり向上した感じがなかったですが、とりあえずテストデータで精度を評価してみます。コードの流れは前回評価したときと同じで…

手書き文字を識別するためのニューラルネットワークを構築するベースができてきました。前回は「入力」と「出力」だけのシンプルなネットワークでしたが、今回はこれに隠れ層を追加してみたいと思います。基礎問題では、隠れ層と言えば「非線形」がキーワー…

前回はシンプルなニューラルネットワークを構築し、MNISTの訓練データを使って学習を行いました。その正解率（精度）は80%を超える結果となり、おおすげぇ、と満足しています。しかしながら、ここまでは訓練データを使った正解率です。7万枚の画像のうち、6…

データセットの準備が整ったところで、実際にMNISTの画像をニューラルネットワークを使って分類してみたいと思います。今回はあまり複雑なことをせずに、「画像の入力」と「数字の出力」の2層でネットワークを作成してみます。考え方、コード作成の流れはこ…